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聲音監測技術(shù)是近幾年隨著(zhù)計算機聽(tīng)覺(jué)（CA)、人工智能(AI)應用的發(fā)展，而逐漸興起的一門(mén)新興技術(shù)。目前整體技術(shù)還處于早期發(fā)展階段，雖不夠成熟，但是具有廣闊的應用空間。

聲音信號具有豐富的信息量，在很多視覺(jué)、觸覺(jué)、嗅覺(jué)不合適的場(chǎng)合下，具有獨特的優(yōu)勢。聲音信號通常被認為與振動(dòng)信號具有較大的相關(guān)性，但聲音信號具有非接觸性，避免了振動(dòng)信號數據采集的困難。基于一般音頻／環(huán)境聲的CA技術(shù)屬于A(yíng)I在音頻領(lǐng)域的分支。

說(shuō)到具體應用，那就舉幾個(gè)常見(jiàn)工業(yè)場(chǎng)景的例子說(shuō)明一下：

發(fā)動(dòng)機——發(fā)動(dòng)機是飛機、船舶、各種行走機械的核心部件，有柴油機、汽油機、內燃機、燃氣渦輪發(fā)動(dòng)機等幾種。發(fā)動(dòng)機故障是發(fā)動(dòng)機內部發(fā)生的嚴重事故，傳統的發(fā)動(dòng)機故障診斷高度依賴(lài)于工程師的技術(shù)能力，發(fā)動(dòng)機的高、中、低3個(gè)頻帶的頻譜特性對其進(jìn)行分析，通過(guò)分析發(fā)動(dòng)機噪聲的強度可大致判斷出發(fā)動(dòng)機部件的故障。人工判斷具有很大的局限性，一些經(jīng)驗豐富的技術(shù)人員也會(huì )有一些失敗率，造成時(shí)間和金錢(qián)的嚴重浪費。因此，聲音檢測故障診斷系統既可直接用于自動(dòng)診斷，提高系統可靠性，節約維護成本，也可作為經(jīng)驗不足的技術(shù)人員的訓練模塊。而且避免了拆分機器安裝振動(dòng)傳感器的傳統診斷方式的麻煩。

軸承、齒輪和傳動(dòng)部件——旋轉機械（軸承、齒輪等）在整個(gè)機械領(lǐng)域中有著(zhù)舉足輕重的地位，發(fā)生故障的概率又遠遠高于其他機械結構，因此對該類(lèi)部件進(jìn)行狀態(tài)檢測與故障診斷就尤為重要。對于傳統的振動(dòng)傳感器需要拆分機器、不易安裝的缺點(diǎn)來(lái)講，其可通過(guò)在整機狀態(tài)下檢測特定部位的噪聲來(lái)判定軸承與齒輪等是否異常，可以說(shuō)是非常省時(shí)省力又快捷了。

電氣機械和器材——電機是用于驅動(dòng)各種機械和工業(yè)設備、家用電器通用裝置。電機有很多種，如同步電機 、直流電機 、感應電機。為保證其安全穩定運行，常常需要工作人員定期檢修、維護。電機在發(fā)生故障時(shí)，維護人員聽(tīng)電機發(fā)出的聲音，以人工方式判斷故障的類(lèi)型，耗費大量人力，而且無(wú)法保證及時(shí)檢測到故障，基于聲信號的聲紋識別系統將提取的音頻特征與某一類(lèi)型的故障聯(lián)系起來(lái)，可以識別出電機異響及各種類(lèi)型的故障，如線(xiàn)圈破碎和定子線(xiàn)圈短路等。

云酷科技聲音監測系統基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，通過(guò)音頻傳感器實(shí)現設備音頻數據的遠程采集；利用信號解析技術(shù)，提取音頻數據關(guān)鍵指標信號；利用信號分析及AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)，實(shí)現設備運行狀態(tài)的遠程監測和設備故障的早期預警；同時(shí)輔以振動(dòng)和溫度傳感器，使管理人員和作業(yè)人員隨時(shí)隨地掌握設備運行狀態(tài)，幫助企業(yè)用戶(hù)提升生產(chǎn)效率，保證生產(chǎn)安全，優(yōu)化生產(chǎn)決策。